Моделі і методи захисту класифікаторів зображень від атак на основі штучного інтелекту
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Обсяг дипломної роботи 50 сторінки, 14 ілюстрацій, 4 таблиці, 1 додаток і 10 джерел та посилань.
Під час роботи було розглянуто можливі методи атак на моделі класифікаторів зображень такі як: FGSM, BIM, DR, DA. Та було впровадження вдосконалення цих алгоритмів з використанням динамічного змінювання коефіцієнта збурення. Що покращило роботу розглянутих методів на такі аспекти:
Можна використовувати дуже малі значення коефіцієнта збурення, що зменшує кількість дефектів на зображені. Пришвидшує роботу алгоритмів за допомогою зменшення кількості кроків атак в середньому на 12 моделях: FGSM на 2.9, BIM на 0.9, DR на 9.4 та DA на 10.4, зберігаючи високу ймовірність передбаченого класу на 8%, на 4%, на 2% та на 3% відповідно. При використанні стандартних коефіцієнтах збурення.
Опис
Ключові слова
Adversarial attack, FGSM, BIM, DR, DA, коефіцієнта збурення, perturbationcoefficient
Бібліографічний опис
Чирков, А. О. Моделі і методи захисту класифікаторів зображень від атак на основі штучного інтелекту : дипломна робота ... бакалавра : 125 Кібербезпека / Чирков Андрій Олегович. – Київ, 2024. – 65 с.